## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 50-56 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.304

## Implementasi Sistem Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Metode Algoritma Genetika Berbasis Web
Asep Toyib Hidayat 1,* , Lukman Hakim 1 , Rio 2 , M Afif Ravanza 1
1 Fakultas Imu Teknik, Program Studi Sistem Infomasi, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau , Indonesia
2 Fakultas Komputer, Program Studi Sistem Infomasi, Universitas Silampari, Lubuklinggau, Indonesia Email: 1,* asep_toyib_hidayat@univbinainsan.ac.id, 2 lukman_hakim@univbinainsan.ac.id, 3 riounpari@gmail.com ,
4 afifravanza@gmail.com Email Penulis Korespondensi: asep_toyib_hidayat@univbinainsan.ac.id
Abstrak− Proses  penyusunan  jadwal  perkuliahan  di  Universitas  Bina  Insan  masih  dilakukan  secara  semi-manual  dengan  bantuan Microsoft Excel dan membutuhkan waktu berhari-hari, bahkan berminggu-minggu, sedangkan dalam membuat jadwal harus dilakukan dengan  optimal  dan  cepat  dikarenakan  jadwal  akan  dipergunakan  untuk  kegiatan  perkuliahan  tiap  semesternya,  agar  proses penjadwalan dapat dilakukan secara efektif dan efesien maka diperlukan suatu aplikasi yang bisa mempermudah proses penjadwalan yaitu aplikasi penjadwalan  dan  menerapkan algoritma  yang tepat, salah satu algoritma bisa digunakan dalam  aplikasi penjadwalan adalah Algoritma Genetika.  Penjadwalan  mata kuliah  merupakan suatu proses pengalokasian  mata kuliah, dosen, ruang dan  waktu dengan cara mencocokkan aturan-aturan yang telah ditentukan sebelumnya agar semua komponen tersebut dapat terpenuhi. Algoritma Genetika adalah algoritma pencarian yang didasarkan pada mekanisme seleksi alamiah dan genetika alamiah. Hasil penelitian adalah berupa jadwal yang tersusun secara otomatis tanpa ada lagi tabrakan waktu serta kelas yang akan di gunakan.
Kata Kunci: Penjadwalan; Perkuliahan; Universitas Bina Insan; Algoritma Genetika
Abstract− The process of preparing the lecture schedule at Bina Insan University is still done semi-manually with the help of Microsoft Excel and takes days, even weeks, whereas making the schedule must be done optimally and quickly because the schedule will be used for  lecture  activities  each  semester,  so  that  the  scheduling  process  can  be  carried  out  effectively  and  efficiently,  so  we  need  an application that can simplify the scheduling process, namely a scheduling application and applying the right  algorithm, one  of the algorithms that can be used in scheduling applications is the Genetic Algorithm. Course scheduling is a process of allocating courses, lecturers, space and time by matching predetermined rules so that all these components can be fulfilled. Genetic Algorithms are search algorithms that are based on natural selection mechanisms and natural genetics. The results of the research are in the form of a schedule that is prepared automatically without any more clashes between times and classes to be used
Keywords : Scheduling; Lectures; Bina Insan University; Genetic Algorithms

## 1. PENDAHULUAN
Penjadwalan  mata  kuliah  merupakan  kegiatan  yang  sangat  penting  untuk  dapat  terlaksananya  sebuah  proses  belajar mengajar  yang  baik  bagi  sebuah  jurusan  di  universitas  atau  perguruan  tinggi.  Sebuah  penjadwalan  yang  baik  adalah sebuah penjadwalan yang dapat dilakukan oleh seluruh pihak yang terkait dalam kegiatan belajar mengajar, tidak hanya bagi  dosen  yang  mengajar,  tetapi  juga  bagi  mahasiswa  yang  mengambil  mata  kuliah  tersebut.  Permasalahan  jadwal seringkali menjadi polemik dalam penyususnannya, terutama kampus-kampus yang masih menggunakan sharing kelas, mengingat  banyak  jadwal  yang  harus  di  susun  pada  setiap  harinya  untuk  setiap  angkatan.  Hal  ini  berakibat  sering terjadinya jadwal yang tabrakan atau penggunaan kelas yang bersaama dalam satu waktu [1]–[4]. . Universitas Bina Insan sebagai  salah  satu  perguruan  tinggi  juga  telah  merasakan  kemajuan  teknologi  informasi  dalam  pengolahan  data  dan pengambilan keputusan, namun terdapat beberapa kendala yang perlu diperbaiki agar sesuai dengan kondisi real masalah yang dihadapi. Salah satu kendala yang dihadapi adalah proses pembuatan jadwal mata kuliah di tingkat program studi, khususnya Program Studi Teknik Informatika.
Program Studi Teknik Informatika memiliki 4 ruang kuliah dan 2 ruang laboratorium yang dipakai bersama dengan prodi lain secara bergantian. Selain itu, Program Studi Teknik informatika memiliki 10 dosen yang aktif mengajar pada Semester Ganjil Tahun Akademik 2022/2023, serta 51 mata kuliah  yang disediakan dalam  semester tersebut  sehingga terdapat  51  pengampu  mata  kuliah.  Untuk  mengatasi  persoalan  yang  dialami  di  Program  Studi  Teknik  Iformatika mengenai penjadwalan  mata kuliah. Banyak kendala  yang  dihadapi ketika  membuat penjadwalan mata kuliah. Jumlah jam yang terbatas menyebabkan penjadwalan apabila tidak  diperhitungkan dengan baik akan menyebabkan terjadinya tabrakan jadwal dan hal ini menyebabkan pelakasanaan perkuliahan tidak kondusif. Beberapa kebutuhan  dari mahasiswa dan  dosen  pengampu  mata  kuliah  harus  dapat  menjadi  pertimbangan  dalam  melakukan  penjadwalan.  Kebutuhan mahasiswa dalam menyelesaikan masa studinya tidak boleh terkendala hanya karena tidak dapat mengambil mata kuliah yang diwajibkan dikarenakan pelaksanaan perkuliahan yang terbentur dengan waktu pelaksanaan mata kuliah yang lain. Selain itu, kebutuhan dosen yang harus meluangkan banyak waktunya untuk melakukan tugas lainnya selain mengajar, juga  harus  diperhitungkan.  Mengatasi  hal  tersebut,  peneliti  mencoba  memberikan  solusi  dengan    menerapkan  metode algoritma yaitu Genetic Algorithm (Algoritma Genetika) dalam pembuatan jadwal. Algoritma genetika cukup baik untuk digunakan dalam penjadwalan mata kuliah di sebuah perguruan tinggi.  Algoritma genetika merupakan salah satu jalan untuk memecahkan masalah yang cukup besar dengan solusi yang cukup baik meskipun masalah tersebut membutuhkan waktu  eksekusi  yang  lama  bila  dilakukan  secara  manual.  Algoritma  genetika  atau  dikenal  dengan  Genetic  Algorithm (GA) adalah teknik pencarian solusi optimum  menggunakan prinsip seleksi alam [5]–[7]. Algoritma genetika pertama kali  dikembangkan  oleh  John  Holland  di  Universitas  Michigan,  Amerika  Serikat  pada  tahun  1975,  kemudian

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 50-56 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.304
disebarluaskan oleh muridnya David Golberg pada tahun 1975. Golberg sebagai orang pertama yang mengembangkan GA secara teoritis melalui skema teorema [8]. John Holland menggunakan konsep kromosom untuk menyatakan alternatif solusi dari permasalahan yang diselesaikan menggunakan GA. Kromosom-kromosom terdiri dari beberapa bit string yang terdiri dari angka 0 dan 1 yang disebut gen. setiap kromosom kemudian dapat mengalami pertukaran materi genetis yang disebut sebagai perkawinan silang (cross over) antar kromosom selanjutnya gen-gen yang terdapat dalam kromosom hasil cross over mengalami pergantian secara acak  yang disebut sebagai proses  mutasi. Selain  itu, terdapat  proses invertion yang mengembalikan urutan beberapa gen yang berurutan di dalam kromosom [9].
Penelitian-penelitian terkait yang pernah di lakukan adalah penelitian oleh : Laksono dan kawan-kawan mengenai penjadwalan kuliah menggunakan metode algoritma genetika. Penelitian ini menghasilkan Sistem Informasi Penjadwalan Kuliah  yang  sudah  terotomasi  oleh  sistem  sehingga  memudahkan  pihak  akademik  dan  dosen  dalam  membuat  jadwal kuliah.  Dengan  menggunakan  sistem  ini  dapat  meminimalisir  angka  kesalahan  dan  efisiensi  waktu  dalam  pembuatan jadwal  kuliah  [7],  [10].  Penelitan  berikutnya    oleh  Lusiana  Paranduk  dan  kawan-kawan,  tentagn  sistem  informasi penjadwalan  mata  kuliah  menggunakan  algoritma  genetika  hasil  dari  beberapa  uji  coba  yang  dilakukan,  dari  100 kromosom  yang dibangkitkan hanya  mendapat 35 solusi  yang optimal dengan permutaion rate sebesar 0,75, mutation sebesar 0.40 dan jumah generasi 10000. Diperlukan sebuah kombinasi permutation rate, mutation rate dan jumlah generasi yang pas untuk mendapatkan hasil yang optimal. Selain itu  juga diperlukan kombinasi dengan metode optimasi lainnya seperti tabu search untuk mendapatkan hasil yang lebih optimal dari penelitian yang ada [11].
Penelitan oleh  Yusuf Afandi dna kawan-kawan mengenai  penerepam  Algoritma Genetika  dalam menentukan sistem  Pejadwalan  Kuliah  pada  Program  Magister.  Berdasarkan  hasil  observasi  sebelumnya,  FEB  melakukan penjadwalan  secara  manual  dengan  menggunakan  MS.  Excel.  Hal  tersebut  dirasa  kurang  optimal  dan  setelah  adanya sistem, berdasarkan responden dan implementasi program aplikasi, dapat diambil kesimpulan bahwa rata- rata total 93% responden dari aspek system, aspek pengguna, dan aspek interaksi perancangan serta implementasi sistem penjadwalan kuliah  menggunakan  algoritma  genetika  menyatakan  sangat  membantu  dan  mudah  diaplikasikan  sebagai  alat  dalam membantu proses optimasi penjadwalan kuliah guna memimalisir benturan jadwal pada perkuliahan di Program Magister FEB [12]. Penelitian yang di lakukan oleh Yuslena dan kawan-kawan tentang optimalisasi penjadwalan dengan Metode Genetika, hasilnya adalah  diperlukan waktu sekitar 14,7 menit dalam proses penjadawalan dibandingkan dengan proses manual  yang  memerlukan  waktu  sekitar  2  (dua)  hari  [13].  Penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Ilham  dalam  optimasi penjadwalan  pada  proyek  rehabilitasi  puskesmas  menggunakan  metode  genetika  hasilnya  adalah  proses  perhitungan dengan  metode  Algoritma  Genetika  dapat  disimpulkan  kromosom  1  dan  3  memiliki  nilai  fitness  terbaik  karena  tidak terdapat pelanggaran terhadap constraint yang telah ditetapkan [14]. Dengan  menerapkan  metode Algortima Genetika diharpakan penjadwalan perkulihan di Universitas Bina Insan lebih terarah dan lebih baik lagi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Algoritma Genetika
Algoritma genetika adalah algoritma pencarian yang didasarkan pada mekanisme seleksi alamiah dan genetika alamiah. Pada awalnya algoritma genetika memang digunakan sebagai algoritma pencarian parameter-parameter optimal. Namun dalam  perkembangannya,  algoritma  genetika  bisa  diaplikasikan  untuk  berbagai  masalah  lain  seperti  pembelajaran, peramalan,  pemrograman  otomatis,  dan  sebagainya.  Pada  bidang  soft  comput,  algoritma  genetika  banyak  digunakan untuk mendapatkan nilai-nilai parameter yang optimal pada jaringan syaraf tiruan maupun sistem fuzzy [15]–[17].
Teknik pencarian yang dilakukan oleh algoritma genetika bersamaan dengan solusi yang mungkin yang dikenal dengan  istilah  populasi.  Individu  yang  terdapat  dalam  satu  populasi  disebut  dengan  istilah  kromosom.  Kromosom  ini merupakan  suatu  solusi  yang  masih  berbentuk  simbol.  Populasi  awal  dibangun  secara  acak,  sedangkan  populasi berikutnya  merupakan  hasil evolusi kromosom-kromosom  melalui proses  iterasi  yang disebut dengan  istilah generasi. Pada setiap generasi, kromosom akan melalui proses evaluasi dengan menggunakan alat ukur yang disebut dengan fungsi fitness. Generasi berikutnya dikenal dengan istilah anak (offspring) yang terbentuk dari gabungan dua kromosom generasi sekarang yang bertindak sebagai induk (parent) dengan menggunakan operator penyilangan, suatu kromosom dapat juga dimodifikasi dengan menggunakan operator mutasi. Populasi generasi yang baru dibentuk dengan cara menyeleksi nilai fitness  dari  kromosom  induk  (parent)  dan  nilai  fitness  dari  kromosom  anak  (offspring),  serta  menolak  kromosom- kromosom  yang  lainnya  sehingga ukuran populasi (jumlah kromosom dalam  suatu populasi) konstan. Setelah  melalui beberapa generasi, maka algoritma ini akan konvergen ke kromosom terbaik [18], [19].
Operator standar yang biasa digunakan dalam algoritma genetika adalah selection, crossoverdan mutation. Berikut ini akan dijelaskan masing-masing operator yaitu [7], [20]:
1. Seleksi
Seleksi bertujuan memberikan kesempatan reproduksi yang lebih besar bagi anggota populasi yang paling fit. Langkah pertama  dalam  seleksi  ini  adalah  pencarian  nilai  fitness.  Masing-masing  individu  dalam  suatu  wadah  seleksi  akan menerima probabilitas reproduksi yang tergantung pada nilai objektif dirinya sendiri terhadap semua individu dalam wadah seleksi tersebut.Suatu individu dievaluasi  berdasarkan suatu fungsi tertentu sebagai ukuran  performansinya. Fungsi ini dinamakan fungsi fitness. Di dalam evolusi alam, individu yang bernilai fitness tinggi yang akan bertahan hidup. Sedangkan individu yang bernilai fitness rendah akan mati. Dalam algoritma genetika, fungsi fitness adalah fungsi objektif dari masalah yang akan dioptimasi. Fungsi ini sebagai ukuran keuntungan yang ingin dimaksimalkan

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 50-56 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.304
atau sebagai ukuran biaya yang ingin diminimumkan . Evolusi solusi yang akan mengevaluasi setiap populasi dengan menghitung nilai fitness setiap kromosom hingga kriteria berhenti terpenuhi maka akan dibentuk lagi generasi baru dengan  mengulangi  membentuk  generasi  baru  dengan  menggunakan  tiga  operasi  diatas  secara  berulang-ulang sehingga diperoleh kromosom yang cukup untuk membentuk generasi baru sebagai representasi dari solusi baru.
2. Rekombinasi (Crossover)
Crossover (perkawinan silang) bertujuan menambah keanekaragaman string dalam suatu populasi dengan penyilangan antarstring yang diperoleh dari reproduksi sebelumnya.
3.  Mutasi
Mutasi  merupakan  proses  mengubah  nilai  dari  satu  atau  beberapa  gen  dalam  kromosom.  Operasi  crossover  yang dilakukan pada kromosom dengan tujuan untuk memperoleh kromosom-kromosom baru sebagai kandidat solusi pada generasi mendatang dengan fitnessyang lebih. Pemetaan untuk menentukan panjang sebuah Kromosom adalah dengan menggunakan rumus berikut:
Ngen = (H ∗ R ∗ W) (1) Keterangan :
Ngen  = jumlah gen dalam 1 kromosom H = jumlah hari dalam perkuliahan
R = jumlah ruang dalam perkuliahan
W   = jumlah waktu dalam perkuliahan

## 2.2 Tahapan Penelitian
Dalam pembuatan sistem penjadwalan kuliah  mengunakan algoritma genetika dilakukan beberapa  tahapan  yaitu dapat dilihat pada gambar 1  di bawah ini :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada tahapan ini yang di lakukan pertama kali adalah mengidentifikasi masalah lalu menentukan metode apa yang digunakan  dalam  hal  metode  Algoritma  Genetika  menjadi  pilihan  terbaik.  Setelah  metode  ditentukan  maka  proses selanjutnya penentuan model, melakukan pengujian dan terkahir melakukan evaluasi.

## 2.3 Analisis Algoritma Genetika Pada Penjadwalan
Untuk  menyusun  sebuah  jadwal  dengan  mengunakan  algoritma  genetika,  hal  yang  harus  dilakukan  adalah merepresentasikan mata kuliah kedalam bentuk yang dimengerti oleh algoritma genetika. Dalam genetika  terdapat kata kunci Gen, allele, Kromosom, dan populasi. Jika diterapkan ke penjadwalan matakuliah maka:
Tabel 1 . Penerapan Algoritma Dalam Penjadwalan
Kata Kunci Definisi Gen Gen mewakili hari,jam dan ruang tertentu untuk kelas kuliah tersebut. Allele Reprentasi dari kelas matakuliah. Kromosom Kumpulan dari Gen. dengan kata lain, Kromosom adalah jadwal kuliah selam seminggu. Populasi Kumpulan dari jadwal kuliah
Proses  yang dilakukan adalah  membangun populasi awal, evaluasi  fitness, seleksi  crossover dan  mutasi, secara umum diagram flowchart algoritma genetika yang akan diterapkan pada penjadwalan matakuliah adalah sebagai berikut : pertama proses memulai masukan data jumlah populasi kumpulan dari jadwal kuliah. Setelah itu evaluasi fitness jika sudah terpenuhi maka akan menghasilkan sebuah jadwal, jika belum selesai maka akan melakukan Crossover Crossover (perkawinan silang) bertujuan menambah keanekaragaman string dalam suatu populasi dengan penyilangan antar string
Selesi Evaluasi Pengujian Penentuan Model Penentuan Metode Mengindetifikasi Masalah Mulai

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 50-56 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.304
yang diperoleh dari reproduksi sebelumnya dan melakukan mutasi. Mutasi merupakan proses mengubah nilai dari satu atau beberapa gen dalam kromosom setelah itu evaluasi fitnesss jika terpenuhi maka akan menghasilkan sebuah jadwal matakuliah yang sesuai. Gambar langkah tersebut dapat dilihat pada gambar 1:
Gambar 2. Flowchart Algoritma Genetika

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perancangan Populasi Awal Penjadwalan
Penjadwalan  Matakuliah  terdiri  dari  komponen  Matakuliah,  dosen,  hari,  jam  dan  ruang.  Yang  akan  dijadikan  model kromosom adalah komponen mata kuliah, hari jam dan ruang. Pembentukan populasi awal penjadwalan matakuiah adalah N Kromosom, dengan N Merupakan kandidat banyaknya matakuliah setiap gen dalam kromosom mewakili satu kuliah. Populasi awal dibangkitkan secara random untuk selanjutnya dilakukan proses evaluasi  setiap kromosomnya. Panjang 1 kromosom  adalah  N  gen.  dimana  N  merupakan  hasil  perkalian  antara  jumlah  hari,  jumlah  ruang  dan  jumlah  waktu. Pemetaan kromosom akan menerapkan time slot pada jam matakuliah setap time slot terdiri dari 3 jam matakuliah  tabel 2 dibawah ini merupakan  penjelasan pengelompokan jam:
Tabel 2 . Pengelompokan Jam Kode Definisi jam 1 08:00-10:59 2 11:00-13:59 3 14:00-16:59 4 17:00-19:59
Pada tabel  2  menjelaskan  deskripsi  singkat  mengenai  pengelompokan  waktu  dalam  1  hari.  Jika  setiap  ruangan yang dipakai adalah 12 jam pelajaran, maka pemetaan ruangan dalam kromosom adalah 4 untuk setiap ruanganya. Jika digambarkan pemetaan ruangan yang dikaitkan dengan waktu akan menjadi seperti yang terlihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Pemetaan Rauangan Dalam Kromosom
Ruang A Ruang B Rauang  dst.. 1 2  3 4 1 2 3 4 Dst…
Dalam perancangan sistem, Ngen merupakan representasi dari panjang 1 kromosom. Kromosom tersebut merupakan jadwal matakuliah di jurusan Informatika Selama 1 minggu.  Setiap Gen memiliki makna Hari, Ruang dan jam Tertentu. Tabel kelas kuliah terdiri dari kode kelas kuliah, kode matakuliah, kode dosen pengampu, dan kelas. Data tersebut akan di  implementasikan  ke  dalam  Algoritma  Genetika  dalam  penyusunan  tabel  kelas  mata  kuliah  ke  dalam  keromosom, masing-masing kelas kuliah akan di tempatkan secara random index Gen nya. Hal ini berarti setiap kelas kuliah memiliki index (slot) Gen yang berbeda. Index Gen yang tidak ditempati oleh kelas kuliah manapun akan dikodekan dengan ), yang berarti tidak ada kelas kuliah di hari, jam, dan, ruang tersebut.
Tabel  4  dibawah    ini  menjelaskan  bahwa  setiap  1  time  slot  waktu  akan  direpresentasikan  dengan  1  Gen.  Gen merupakankandidat  Kelas  kuliah  tertentu.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  prodi  teknik  informatika  Universitas  Bina Insan Lubuklinggau menerapkan jadwal dengan 5 hari, 14 ruang, dan 12 waktu (jam) untuk perkuliahan semester ganjil tahun ajaran 2021/2022 maka jumlah gen yang terbentuk 1 kromosom adalah

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 50-56 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.304
: Ngen = (5 ∗ 14 ∗ 12)/3 = 280
Tabel 4. Ilustrasi pemetaan kromosom 1
Gen (x)  0  1  2  3  4  5  6  ….  279 Allele 2  0  0  5  7  8  0  ….
10
Gambar 3 di bawah ini merupakan gambar tabel pemetaan kromosom keseluruhan dengan menggabungkan hari, ruangn, dan waktu dalam seminggu waktu kuliah.
Gambar 3. Contoh Pemetaan Kromosom 2
Keterangan: 1. TS               = Timeslot
2. Allele        = Kelas Kuliah
Penjelasan  pemetaan  kromosom  yang  terdapat  pada  gambar  3  sebagia  berikut:  Gen  [0]=  Kelas  Kuliah  ke  2  ( Pemograman Dasar, semester 1 kelas B Dosen Pengampu Budi Santoso) Hari Senin Ruang 1, Time Slot 1 (Jam 08.00- 10:59

## 3.2 Use Case Diagram
Use Case diagram ini menjelaskan interaksi yang terjadi antara admin dan user saat sistem mulai digunakan. Adapun Use Case Diagram  dari aplikasi  ini adalah sebagai  berikut,  Use case  ini dimulai ketika Admin dan user membuka aplikasi web,  sebelum  masuk  ke  halaman  utama  admin  harus  melakukan  login  terlebih  dahulu  menggunakan  username  dan password yang telah terdaftar. Gambar Usecase Diagram Sistem dapar dilihat pada gambar 4:

## Gambar 4. Use Case Diagram Sistem Pakar

## 3.3   Hasil Penelitian
Aplikasi ini dibuat untuk membuat jadwal matakuliah dengan keadaan dimana data matakuliah yang ada akan berubah- ubah sesuai periode waktu penjadwalan dan matakuliah yang dibuka. Sehingga, aplikasi harus dapat dijalankan dengan

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 50-56 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.304
data masukan matakuliah yang berbedabeda sesuai dengan kebutuhan. Dari data yang didapat pada semester genap tahun ajaran 2022-2023. Penerapan atau penggguna aplikasi ini untuk membuat jadwal dengan menggunakan metode algoritma genetika bermanfaat untuk ketua jurusan  yang membuat jadwal di Universitas BIna Insan sistem ini juga bisa di terapkan untuk kasus jadwal yg pernah terjadi bentrok yaitu berupa Dosen yang mengajar di ruangan yg sama dan Dosen yang mengajar mata pelajaran yang sama mengajar di kelas yg berbeda dengan jam yang sama, sehingga memudah operator untuk mebuat jadwal agar lebih mudah dan cepat teratasi.
Pada halaman beranda admin berisi berisi menu yang dapat diakses oleh admin. Halaman utama dapat dilihat pada gambar 5 berikut ini :
Gambar 5. Halaman Beranda Admin
Selanjutnya kita akan diarahkan pada sistem yang sudah diterapakan Algortima Genetika, proses perhitungan dapat dilihat  pada  gambar  6.  Semenetara  gambar  7  merupakan  hasil  dari  proses  perhitungan  algortima  genetika  yang menghasilkan proses penjadwalan.
Gambar 6. Proses Algoritma Genetika Gambar 7. Tampilan Jadwal Dengan Algoritma Genetika

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian  ini,  jadwal  yang di  hasilkan dengan  menggunakan  pendekatan Algoritma genetika berhasil dilakukan dengan baik, dikarenakan algortima ini mampu mencari kombinasi penjadwalan yang tepat dengan nilai fitness maksimal, nilai  error  minimal  (ditemukan  nilai  error  0),  sehingga  tidak  terjadinya  tabrakan  jadwal  mata  kuliah.    Aplikasi  dapat menghasilkan keluaran sesuai dengan batasan waktu yang harus dipenuhi oleh aplikasi.  Aplikasi dapat berjalan meskipun data yang ada pada database pendukung aplikasi diganti dengan jumlah data yang berbeda namun harus dengan jenis data dan format tabel yang sama.

## REFERENCES
[1] Y. Afandi and W. Setiyaningsih, “Sistem Pejadwalan Kuliah Meggunakan Metode Algoritma Genetika pada Program Magister Fakultas Ekonomi dan Bisnis,” RAINSTEK  J. Terap. Sains Teknol., vol. 1, no. 1, pp. 40–47, 2019, doi: 10.21067/jtst.v1i1.3069.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3639 (Media Online)
Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 50-56 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.304
[2] I.  Ivan,  S.  Raphael,  and  H.  Agung,  “Aplikasi  Penjadwalan  Mata  Pelajaran  Di  Sman  31  Menggunakan  Algoritma  Genetika Berbasis  Web,”  Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput.,  vol.  9,  no.  1,  pp.  641–656,  2018,  doi: 10.24176/simet.v9i1.2010.
[3] dan A. I. Khadijah Febriana, Sri Wahjuni, “Optimasi Distribusi Truk Pengangkut Sampah Menggunakan Algoritma Genetika Pada  Sistem  Pengelolaan  Sampah  Kota  Bogor,”  J.  Teknol.  Ind.  Pertan.,  vol.  29,  no.  3,  pp.  260–268,  2019,  doi: 10.24961/j.tek.ind.pert.2019.29.3.260.
[4] P.  A.  Rizki  and  Y.  Hendriyani,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Penjadwalan  Mata  Pelajaran  SMK  Muhammadiyah  1  Pekanbaru Berbasis Web Menggunakan Algoritma Genetika,” vol. 7, pp. 24787–24798, 2023.
[5] S. F. Pane, R. Maulana Awangga, E. V. Rahcmadani, and S. Permana, “Implementasi Algoritma Genetika Untuk Optimalisasi Pelayanan Kependudukan,” J. Tekno Insentif, vol. 13, no. 2, pp. 36–43, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i2.130.
[6] L. Qomariah and A. Sucipto, “Sistem Infomasi Surat Perintah Tugas Menggunakan Pendekatan Web Engineering,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 86–95, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[7] A. T. Laksono, M. C. Utami, and Y. Sugiarti, “SSistem Penjadwalan Kuliah Menggunakan Metode Algoritma Genetika (Studi Kasus: Fakultas Kedokteran Dan Kesehatan Universitas Muhammadiyah Jakarta),” Stud. Inform. J. Sist. Inf., vol. 9, no. 2, pp. 177–188, 2016.
[8] A. P. Harianja and S. I. Sembiring, “Perancangan Sistem Monitoring Skripsi dengan Metode Web Engineering (Studi Kasus: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Katolik Santo Thomas),” vol. 01, no. 02, pp. 93–98, 2019.
[9] APRILIA  ARISANTI,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Pendataan  Penduduk  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Waterfall Pada Desa Bogorejo Kecamatan Gedongtataan,” pp. 1–8, 2014.
[10]  R.  T.  Prasetio,  “SELEKSI  FITUR  DAN  OPTIMASI  PARAMETER  k-NN  BERBASIS  ALGORITMA  GENETIKA  PADA DATASET MEDIS,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform., vol. 2, no. 2, pp. 213–221, 2020, doi: 10.51977/jti.v2i2.319.
[11]  L.  Paranduk,  A.  Indriani,  M.  Hafid,  and  Suprianto,  “Sistem  Informasi  Penjadwalan  Mata  Kuliah  Menggunakan  Algoritma Genetika Berbasis Web,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf., pp. E46–E50, 2018.
[12]  A. T. Saud, D. W. Nugraha, and A. Y. E. Dodu, “Sistem Penjadwalan Perkuliahan Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus Pada Jurusan Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Tadulako),” J. Ilm. Mat. Dan Terap., vol. 14, no. 2, pp. 242–255, 2017, doi: 10.22487/2540766x.2017.v14.i2.9026.
[13]  Y. Sari, M. Alkaff, E. S. Wijaya, S. Soraya, and D. P. Kartikasari, “Optimasi Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Metode Algoritma Genetika dengan Teknik Tournament Selection,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 1, pp. 85–92, 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019611262.
[14]  I. H. Sugeha, R. L. Inkiriwang, and P. A. K. Pratatis, “Optimasi Penjadwalan Menggunakan Metode Algoritma Genetika Pada Proyek  Rehabilitasi  Puskesmas  Minanga,”  J.  Sipil  Statik,  vol.  7,  no.  12,  pp.  1669–1680,  2019,  [Online].  Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/jss/article/view/26145.
[15]  D.  Cahya  Putri  Buani,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  dengan  Seleksi  Fitur  Algoritma  Genetika  Untuk  Prediksi  Gagal Jantung,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj., vol. 9, no. 2, pp. 43–48, 2021, doi: 10.31294/evolusi.v9i2.11141.
[16]  H. Ardiansyah and M. B. S. Junianto, “Penerapan Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Mata Pelajaran,”  J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 1, p. 329, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3418.
[17]  M. F. Azim,  Azizah, and D.  Anggraeni, “Optimasi portofolio saham  dengan pembobot  menggunakan algoritma  genetika,”  J. Sains Mat. dan Stat., vol. 7, no. 1, p. 58, 2021.
[18]  N. Luh Gede Pivin Suwirmayanti, I. Made Sudarsana, S. Darmayasa, S. STIKOM Bali Jl Raya Puputan No, R. Denpasar, and P. Studi  Sistem  Komputer,  “Penerapan  Algoritma  Genetika  Untuk  Penjadwalan  Mata  Pelajaran  Implementation  of  Genetic Algorithm for Course Scheduling,” J. Appl. Intell. Syst., vol. 1, no. 3, pp. 220–233, 2016.
[19]  L.  P.  S.  Ardiyani,  “Perbandingan  Algoritma  Genetika  dengan  Algoritma  Steepest  Ascent  Hill  Climbing  untuk  Optimasi Penjadwalan Kuliah,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform., vol. 11, no. 1, p. 63, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i1.43172.
[20]  T.  J.  Ahyana  and  Y.  Jumaryadi,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Penjadwalan  Mengajar  Menggunakan  Metode  Algoritma Genetika,” Ensiklopedia J., vol. 1, no. 2, pp. 112–116, 2019.